Раздел 2. Я должен рассмотреть тысячи различных вещей для того, чтобы способ, с помощью которого я мог бы выразить истину

Я должен … рассмотреть тысячи различных вещей для того, чтобы способ, с помощью которого я мог бы выразить истину, не поражал бы ничьего воображения и не противоречил общепринятым мнениям. Рене Декарт

1. Данные и знания

Данными называют информацию, описывающую объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства.

Данные - этоновые и полезные сведения для решения задач пользователем.

В процессе компьютерной обработки данные проходят следующие этапы преобразований:

· исходная форма существования данных (результаты наблюдений и измерений, таблицы, справочники, графики и т.п.);

· представление на специальных языках описания данных, предназначенных для ввода в ЭВМ;

· базы данных на машинных носителях.

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

D1 - данные как результат измерений и наблюдений;

D2 - данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);

D3 - модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

D4 - данные в компьютере на языке описания данных;

D5 - базы данных на машинных носителях информации.

Единой принятой терминологии понятия «знание» не выработано. Большинство исследователей в области искусственного интеллекта предлагают следующие определения.

Знание - это совокупность сведений, образующих целостное описание, соответствующее определенному уровню осведомленности об описываемой проблеме.

Знание - это осмысленные или понятые субъектом факты и их зависимости, запоминающиеся для последующего применения.

Знания - это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.

Знания представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

При обработке на ЭВМ знания формируются аналогично данным:

Z1 - знания в памяти человека как результат мышления;

Z2 - материальные носители знаний (учебники, методические пособия);

Z3 - поле знаний - условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;

Z4 - знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы и другие модели);

Z5 - база знаний на машинных носителях информации.

В базе знаний ЭС знания должны быть обязательно структурированы и описаны терминами одной из модели знаний. Выбор модели знаний - это наиболее сложный вопрос в проектировании ЭС, так как формальное описание знаний оказывает существенное влияние на конечные характеристики и свойства ЭС.

В рамках одной БЗ все знания должны быть однородные и описаны простыми для понимания терминами. Однородность описания диктуется тем, что в рамках ЭС должна быть разработана единая процедура логического вывода, которая манипулирует знаниями на основе стандартных типовых подходов. Простота понимания определяется необходимостью постоянных контактов с экспертами предметной области, которые не обладают достаточными знаниями в компьютерной технике.

Знания подразделяются, с точки зрения семантики, на факты и эвристики. Факты, как правило, указывают на устоявшиеся в рамках предметной области обстоятельства, а эвристики основываются на интуиции и опыте экспертов предметной области.

По степени обобщенности описания знания подразделяются на поверхностные и глубинные [6].

Поверхностные знания описывают совокупности причинно- следственных отношений между отдельными понятиями предметной области.

Глубинные знания характеризуют абстракции, аналогии, образцы, которые отображают глубину понимания всех процессов, происходящих в предметной области.

Введение в базу глубинных представлений позволяет сделать систему более гибкой и адаптивной, так как глубинные знания являются результатом обобщения разработчиком или экспертом первичных примитивных понятий.

По степени отражения явлений знания подразделяются на «жесткие» и «мягкие». «Жёсткие» знания позволяют получить однозначные чёткие рекомендации при задании начальных условий.

«Мягкими» называют знания, которые используют для представления теорию нечетких множеств, нейронных сетей, вероятностных и приближенных рассуждений, генетических алгоритмов. «Мягкие» знания допускают множественные, расплывчатые решения и многовариантные рекомендации [25].

Знания являются более сложной категорией информации по сравнению с данными. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними.Поэтому знания называют структурированными данными. Они могут быть получены на основе обработки эмпирических данных и представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение опыта. Для того чтобы ввести знания в базу знаний любой интеллектуальной системы, их необходимо представить в определенной форме.

Знания в экспертных системах существуют в следующих формах:

· исходные знания (правила, выведенные на основе практического опыта; математические и эмпирические зависимости, отражающие взаимосвязи между фактами, описывающие изменение фактов с течением времени, графы и т.п.);

· описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний (множество логических формул, продукционных правил, фреймов, семантических и нейронных сетей);

· представление знаний структурами данных;

· базы знаний на машинных носителях.